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场景驱动的多模态知识图谱构建方法及其在具身人工智能中的应用

一、作者与发表信息
本研究由Yaoxian Song（复旦大学）、Penglei Sun（复旦大学）、Haoyu Liu（浙江实验室）、Zhixu Li（复旦大学）、Wei Song（浙江实验室）、Yanghua Xiao（复旦大学）及Xiaofang Zhou（香港科技大学）共同完成，发表于2024年11月的《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》（第36卷第11期）。研究得到中国国家自然科学基金、浙江省实验室开放研究项目等资助。

二、学术背景与研究目标
科学领域：研究属于具身人工智能（Embodied AI）与知识工程交叉领域，聚焦机器人环境交互中的场景知识表示问题。
研究动机：当前具身AI依赖通用知识库（如ConceptNet）或预训练模型（如GPT-4），但存在两大瓶颈：
1. 通用知识库缺陷：数据稀疏、类别不平衡且收集成本高；
2. 预训练模型局限：知识不确定性高、难以动态维护且缺乏可解释性。
研究目标：提出一种结合符号知识与参数知识的场景驱动多模态知识图谱（Scene-MMKG）构建方法，通过统一的知识注入框架提升机器人移动（mobility）与操作（manipulation）任务的性能。

三、研究方法与流程
研究分为三大核心流程：

1. 基于提示工程的模式设计（Prompt-based Schema Design）

   • 场景概念挖掘：利用大型语言模型（LLMs）从自然语言场景描述中提取初始概念集（如“厨房”场景中的“餐具”“家具”），通过零样本提示模板生成候选概念。
     
   • 本体扩展与聚类：结合Probase、WordNet等知识库扩展概念的上下位关系（如“一次性筷子”→“餐具”），并通过语义相似度（阈值γ1=0.7）合并冗余概念，形成场景驱动的本体模式。
     

2. 知识填充（Knowledge Population）

   • 通用知识整合：从ConceptNet、ATOMIC等知识库中抽取与场景模式匹配的感知知识（如物体颜色）与统觉知识（如“杯子用于喝水”）。
     
   • 场景导向知识采集：通过互联网或体感游戏收集特定场景的多模态数据（如厨房物体的真实图像与合成渲染图），补充细粒度视觉属性。冲突时优先保留场景数据。
     

3. 质量控制与优化（QC&R）

   • 属性层次化：将复合属性（如“椅脚长度”）拆解为“部件（椅脚）+通用属性（长度）”，构建层级结构。
     
   • 语义聚合：利用预训练模型计算属性相似度（阈值γ2=0.7），合并同义属性（如“尺寸”与“测量值”），缓解长尾分布问题。
     

四、实验验证与结果
研究实例化了一个室内机器人知识图谱ManipMob-MMKG（含11,750节点、178,620边和34,896张图像），并在两类任务中验证其有效性：

1. 视觉语言导航（VLN）任务

   • 对比基线：与通用知识库（ConceptNet）相比，ManipMob-MMKG将轨迹长度（TL）从26.26缩短至20.38（未见过场景），成功率加权路径长度（SPL）提升4.29（11.84→16.13）。
     
   • 关键发现：多模态知识（图像+文本）比纯文本知识提升SPL 6.68（53.81→60.49），且去噪模块进一步优化性能（TL降低2.11）。
     

2. 3D物体语言 grounding 任务

   • 性能优势：在非视觉描述（如“带半圆形把手”）场景下，ManipMob-MMKG将准确率从75.3%提升至78.4%，超越预训练模型（如BLIP-2）。
     
   • 案例解析：如图5所示，知识检索模块通过补充“抽屉”“门板”等部件的视觉特征，帮助模型正确识别目标物体。
     

五、研究结论与价值
1. 科学价值：提出首个面向具身AI的场景驱动知识图谱构建框架，解决了通用知识库与预训练模型在场景适配性上的不足。
2. 应用价值：ManipMob-MMKG可作为机器人社区的标准知识库，其构建方法显著降低数据收集成本（仅需5人4天完成）。
3. 方法论创新：通过提示工程自动化模式设计，结合层次化属性优化，实现了知识质量与效率的平衡。

六、研究亮点
- 多模态融合：首次在知识图谱中系统整合视觉与文本模态，支持机器人跨模态推理。
- 动态可维护性：符号化表示允许人工干预与实时更新，优于黑箱参数模型。
- 任务适配性：实验证明知识注入无需重构模型架构即可提升下游任务性能。

七、其他贡献
- 开源项目网站（https://sites.google.com/view/manipmob-mmkg）提供知识图谱与代码。
- 提出的QC&R方法可泛化至其他领域的长尾知识管理。

该研究为具身AI的场景认知提供了可扩展、可解释的知识基础设施，其方法论的通用性也为多模态知识工程树立了新范式。